Julgue o item que se segue, relativos a modelos de regressão e inferência estatística.

Abordagens baseadas em regras para a incerteza adicionam um fator de confusão a cada regra para acomodar a incerteza dos eventos.

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Os modelos de regressão resistente são alternativas em que os estimadores são baseados em medianas.

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Segundo a teoria de Bayes, que deu origem às redes bayesianas, eventos passados não influenciam a probabilidade de eventos futuros correlacionados.

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A visão subjetivista da inferência estatística determina que as probabilidades são aspectos reais do universo.

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A inferência estatística consiste na formulação de proposições probabilísticas a partir de evidências já observadas.

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Os modelos de regressão polinomial envolvem funções polinomiais de variável explicativa.

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Uma das ferramentas mais úteis para a avaliação da qualidade dos modelos de regressão é o gráfico de resíduos, em que os resíduos são dispostos no eixo das abscissas e os valores da variável explicativa, no eixo das ordenadas.

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Nos modelos de inferência baseada em regressão linear simples, os erros são correlacionados e sua média é superior a zero.

Observe a tabela a seguir.

A série histórica acima refere-se à precipitação média, em mm, durante o ano em Anápolis. A mediana dessas precipitações é igual a